[Inflearn Award Bestseller] Cách trở thành chuyên gia tự động hóa AI không cần code, Hướng dẫn hoàn hảo về n8n

Xin chào, tôi là Bác sĩ Nam.

• Tự động hóa hoàn toàn Gmail và thư Naver với một quy trình làm việc – từ phân loại thư rác đến xóa

• Xây dựng trợ lý giọng nói AI của riêng bạn: Được xây dựng hoàn toàn bằng FastAPI và Docker

Hai bài giảng trên đã được thêm vào phần Bài giảng bổ sung.

Đầu tiên, bài giảng "Tự động hóa toàn bộ thư được triển khai trong một quy trình làm việc duy nhất" tập trung vào việc hướng dẫn bạn cách thiết lập Gmail và thư Naver trong phân loại thư rác Naver dựa trên AI hiện có: Bài giảng thực hành về tác nhân email hoàn toàn tự động . Tuy nhiên, có một số nhầm lẫn về phần này và nhiều người nói rằng hai email không được kích hoạt cùng một lúc. Do đó, thay vì trả lời từng câu hỏi một, tôi nghĩ sẽ tốt hơn nếu giải thích chi tiết cách thực sự sử dụng hai hoặc nhiều email cùng một lúc trong khi tạo mẫu có thể sử dụng được, vì vậy tôi đã tạo thêm một bài giảng.

Một "Bài giảng về Trợ lý giọng nói AI của riêng tôi" khác là phần N8N với MCP về việc tạo trợ lý AI của riêng tôi để đưa ra lệnh bằng âm thanh. Trong bài giảng MCP + Voice AI , tôi đưa ra một ví dụ mẫu về cách tạo Trợ lý giọng nói Agent bằng cách sử dụng AI Agent của Eleven Labs. Trên thực tế, nếu bạn sử dụng AI Agent của Eleven Labs, thứ nhất, nó đắt tiền và thứ hai, nếu quá trình xử lý yêu cầu AI mất nhiều thời gian, tôi không thể tự mình xử lý trạng thái Hết thời gian. Trong bài giảng này, tôi giải thích cách tạo Trợ lý giọng nói AI theo phong cách và thiết kế mà tôi muốn bằng cách sử dụng FastAPI của Python . Dịch vụ giọng nói đã sử dụng mô hình Minimax, rẻ hơn rất nhiều so với Eleven Labs.

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào về bài giảng, vui lòng sử dụng bảng tin Hỏi & Đáp bất cứ lúc nào.